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9.驱动 | 9. Drivers
9名司机 本节简要介绍如何编写高效的驱动程序。 假设你对司机有很好的理解。 9.1驱动和并发 运行时系统在运行驱动程序中的任何代码之前，总是先获取一个锁。
- CodeIgniter高速缓存 | Caching高速缓存驱动 | Caching Driver
高速缓存驱动 | Caching Driver
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DB驱动参考 | DB Driver Reference
DB驱动程序引用 这是独立于平台的基本DB实现类。这个类不会直接被调用。相反，特定数据库的适配器类将扩展并实例化它。 这方面的如何材料已被分成几篇文章。本文旨在为他们提供参考。
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创建驱动程序 | Creating Drivers
- TensorFlow表现 | PerformanceHigh-Performance Models（高性能的模型）
High-Performance Models（高性能的模型）
并行化CPU到GPU数据传输 继续假定目标是8个批量为256的GPU（每个GPU32个）。一旦输入图像由CPU处理和连接在一起，我们就有8个张量，每个批量大小为32。
- TensorFlow指南 | GuideFrequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
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存储驱动总览 | Storage driver overview (Engine)
Docker存储驱动程序 理想情况下，只有很少的数据写入容器的可写层，并且您使用Docker卷来写入数据。但是，有些工作负载要求您能够写入容器的可写层。这是存储驱动程序进来的地方。
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屏幕外渲染 | Offscreen Rendering
两种渲染模式 GPU加速 GPU加速渲染意味着GPU被用于合成。由于该帧必须从需要更高性能的GPU复制，因此该模式比另一个慢得多。这种模式的好处是支持WebGL和3DCSS动画。
- TensorFlow教程 | TutorialsConvolutional Neural Networks（卷积神经网络）
Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）
我们还提供了该模型的多GPU版本，它演示了： 配置模型以并行训练多个GPU卡。 在多个GPU之间共享和更新变量。 我们希望本教程为TensorFlow上的视觉任务构建更大的CNN提供了一个启动点。
- Erlang指南：教程 | Guide: Tutorial6.端口驱动 | 6. Port Drivers
6.端口驱动 | 6. Port Drivers
6端口驱动程序 本节概述了如何ProblemExample使用链接的端口驱动程序解决示例问题的示例。 端口驱动程序是一个链接的驱动程序，可以从Erlang程序中作为端口访问。
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使用CodeIgniter驱动程序 | Using CodeIgniter Drivers
使用CodeIgniter驱动程序 驱动程序是一种特殊类型的库，具有父类和任意数量的潜在子类。子类可以访问父类，但不能访问其父类的同级。驱动程序在控制器对于受益于或需要分解为离散类的库。
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Performance Guide（性能指南）
针对GPU进行优化 本节包含一般最佳实践中未涉及的GPU特定提示。在多GPU上获得最佳性能是一项挑战。常用的方法是使用数据并行。
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type字符串-进程类型（浏览器或选项卡或GPU等）。 memoryMemoryInfo-进程的内存信息。 cpuCPUUsage-进程的CPU使用率。
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